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1.
在位置服务领域,用户轨迹在较大程度上体现了用户的日常行为模式,以及个人生活习惯等。利用GPS终端收集用户行为轨迹数据并加以挖掘分析,对于位置服务实现智能化推送有积极作用。用户行为轨迹的停留点分析是轨迹分析的常见手段之一。本研究首先将用户个性化信息,与轨迹点相关的地标名称等语义信息融入常规用户行为轨迹,形成"位置-语义"一体化的用户语义轨迹。然后,过滤原始轨迹错误点,提高数据精度,并在此基础上采用一种新的加权方法计算轨迹停留点坐标。最后,利用停留点坐标结合用户的兴趣、职业等个人信息,在扩充的POI信息库(包含营业时间、优惠信息等)中检索匹配,并智能化匹配出用户停留点周围的POI,主动向用户推送符合个人兴趣或职业需求的POI详情位置服务。  相似文献   
2.
鄱阳湖河湖转换期间鱼腥藻(Anabaena)的变化   总被引:1,自引:1,他引:0  
鄱阳湖作为我国长江目前仅存的两个通江湖泊之一,年内水位变幅巨大.通过在鄱阳湖2013年河湖转换期间(5—11月)对鄱阳湖主航道都昌段进行每月3~4次的高频监测,以考察鄱阳湖水体中鱼腥藻(Anabaena)的动态变化,分析鄱阳湖中鱼腥藻生长并占优势的影响因素.结果表明,蓝藻为鄱阳湖浮游植物的次级优势种,8月蓝藻生物量平均占浮游植物生物量的57%,蓝藻取代硅藻成为暂时的优势种.夏、秋季水华蓝藻以固氮鱼腥藻为主,主要与夏、秋季水温较高以及适宜的营养盐条件等有关.研究期间鄱阳湖水体氮磷比平均在15左右,鱼腥藻能够产生有固氮能力的异形胞,并在水华蓝藻中成为优势种,也反映了鄱阳湖某些湖区存在氮相对缺乏的阶段.  相似文献   
3.
在位置服务领域,用户所处环境的上下文信息在分析、处理请求,以及推送相应的位置信息服务方面发挥着至关重要的作用。目前,如何存储和管理上下文位置信息缺乏统一的模型和标准,本文对此提出了一种全新的位置服务的上下文信息模型。利用User Context(User,Time,Location,Surroundings,Demand)5元素模型描述位置服务上下文信息中5个信息元素(用户信息、时间信息、位置信息、环境信息、用户需求信息),这5个信息元素均是直接因素,彼此独立且获取方便,人为干预少;同时,利用数据库技术可将5元素模型抽象成5元素表形式存储于数据表中,以便高效检索。最后,通过分析5元素模型中的不同信息元素,可推理出基于搜索关键词的用户需求偏好及基于时间和位置信息的用户轨迹(用户行为、热点区域、用户兴趣)。  相似文献   
4.
洪泽湖叶绿素a浓度的时空变化特征   总被引:2,自引:0,他引:2  
叶绿素a浓度是衡量藻类生物量及评价水体营养状态的重要指标.基于洪泽湖2012年12月至2013年11月的水质监测数据,利用统计手段分析湖区叶绿素a浓度的时空变化规律,并进一步探究叶绿素a浓度与各项水质理化因子的响应关系.从时间维度上看,洪泽湖叶绿素a浓度季节变化规律在不同湖区有所差异,东部湖区叶绿素a浓度随季节变化曲线呈"双峰型",分别在3月和8月达到峰值.北、西部湖区叶绿素a浓度在春季变化平缓,并在秋季达到峰值.从空间维度上看,3个湖区之间叶绿素a浓度在春、冬两季存在显著差异,其余季节差异不显著.典范对应分析表明洪泽湖不同月份、不同湖区叶绿素a浓度与水质理化因子之间存在不同的响应关系.本研究为探究洪泽湖藻类时空异质性原因、宏观掌控其营养状态以及制定相应水质改善措施提供参考依据.  相似文献   
5.
淡水湖库富营养化与蓝藻水华是全球性的突出水环境问题,尤其是滨岸带严重蓝藻水华堆积甚至造成了水体黑臭、威胁饮用水安全等严重危害,科学评估滨岸带蓝藻水华堆积风险、精准识别蓝藻水华易堆积区域是水环境管理与研究中亟待解决的关键科学问题.本研究以我国长江中下游的大型浅水富营养化湖泊巢湖为研究对象,依托流域水文与湖泊水动力模拟、遥感反演、GIS空间分析等技术,综合考虑藻类生物量、岸线形态、湖泊水动力、风速和风向等要素,创新构建了蓝藻水华堆积风险评估指标体系,量化评估了2018-2019年的巢湖滨岸带的蓝藻水华堆积风险,并将滨岸带蓝藻水华堆积风险等级划分为5级(Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ、Ⅳ、Ⅴ),绘制了蓝藻水华滨岸带堆积风险的空间分布,识别了蓝藻水华的易堆积区域.评估结果表明:巢湖滨岸带蓝藻水华堆积的高风险区域呈连续片状分布于西巢湖西岸与西北岸,占巢湖沿岸区域的12.1%,是巢湖蓝藻水华应急处置管理的关键区域,评估结果与调研结论总体一致.研发的蓝藻水华堆积风险评估方法可应用于其他大型富营养化湖库,为蓝藻水华应急处置管理提供关键技术支撑.  相似文献   
6.
数据同化是提升复杂机理过程模型精度的关键技术之一,而湖泊藻类模型的敏感参数具有随时间动态变化的特征,导致数据同化过程中无法精准更新某一时段的敏感参数,影响数据同化的模型精度提升效果.针对上述问题,本研究耦合了参数敏感性分析与集合卡尔曼滤波,研发了一种能够实时识别模型敏感参数的新型数据同化算法;为验证研发算法的效率,依托巢湖的高频水质自动监测数据,测试算法对藻类动态模型的精度提升效果.测试结果表明:研发算法能够精准跟踪模型敏感参数的动态变化,并根据监测数据实时更新模型敏感参数,实现了水质高频自动监测数据与藻类动态模型的深度融合,藻类生物量模拟精度提升了55%,即纳什系数(NSE)从0.49提升到0.76,模拟精度提升效果也显著优于传统数据同化算法(NSE=0.63).研发算法可应用于其它水生态环境模型的数据同化,为水生态环境相关要素的精准模拟预测提供关键技术支撑.  相似文献   
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